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电子图书
| 电子图书名: |
支持向量机：理论、算法与拓展 |
| 编者: |
邓乃扬，田汉英 |
| 内容简介: |
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了最优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。 |
| 所属专业方向: |
算法分析 |
| 出版社: |
科学出版社出版 |
| 来源: |
全文传递，自己制作 |
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本帖最后由 rgtest 于 2011-11-4 10:33 编辑
k/ p2 J+ N& f8 y! p
3 u7 u2 H! [! ?: |目录序言" A+ G9 v/ t) S" n
符号表' x/ t M* _$ m, l( m
第1章 最优化基础' m( I9 K6 E, Z) C! l1 m; X
1.1 欧式空间上的最优化问题
% d) T# E" ^; y6 a 1.1.1 最优化问题实例
( R" g! G$ u( N$ B 1.1.2 最优化问题及其解4 ^3 L0 Y6 L2 L* i$ g% j4 t
1.1.3 最优化问题的几何解释
0 M0 f/ N! h* I5 b! p" n" z 1.2 欧式空间上的凸规划
Q, ]$ [2 k0 a5 c 1.2.1 凸集和凸函数
/ X/ R- b' e" b5 ?) F 1.2.2 凸规划问题及其基本性质
/ Y1 F! O4 a, A7 z/ l+ C' O. M. c 1.2.3 凸规划的对偶理论! E* G& W) S6 V J
1.2.4 凸规划的最优性条件
1 A/ ?& E7 N, f 1.2.5 线性规划3 Y3 F2 d& ~5 B% N
1.3 Hilbert空间上的凸规划 s8 ^) ^2 _6 z T- U
1.3.1 凸函数及Frechet导数" D1 w7 S9 h s; [6 Q$ T; x
1.3.2 凸规划问题2 g0 M0 T- }" r' l4 ?& q# u# t
1.3.3 凸规划的对偶理论
* E" Y1 u+ G3 V5 M0 {- j3 X8 K 1.3.4 凸规划的最优性条件
^& e, w. f* ~# y8 ?% f9 w 1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划
K, K" l. N% A9 S! m 1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划
5 Y7 K& u B. o0 `) d* ?7 H 1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论$ F8 X' Q; u Q# l
1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件6 Z& r" `6 ?9 s1 @4 ?/ Q7 G. @
1.4.4 二阶锥规划
2 F1 B5 r0 _9 V; |" _2 O. ]) ] U 1.4.5 半定规划
( Z+ t$ {0 ?& C2 b) o, @ 1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划
# c$ J8 T6 h' S' Q8 |3 r4 @7 [ 1.5.1 K-凸函数与Frechet导数
( \9 N L# `- ]) m 1.5.2 凸规划问题
" k' a6 T9 K8 `9 U3 S9 P* |7 m 1.5.3 凸规划的对偶理论
! u% |0 s1 v% w6 G; ` 1.5.4 凸规划的最优性条件
- Z; |2 b2 T" m1 B第2章 线性分类机: C" ~- W, Z t
2.1 分类问题的提出5 i; ]$ p' p8 u& S# H4 x% @
2.1.1 例子(心脏病诊断)" [5 O7 y1 d8 ?% Z; }
2.1.2 分类问题和分类机
i! J( a4 k6 H e( V 2.2 线性可分问题的支持向量分类机
$ }2 M3 X- B, [) C% A 2.2.1 最大间隔法_
9 M. n5 m0 j0 g/ j! o+ G 2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机+ ?; x0 A' [( n L& ^
2.2.3 支持向量 ~3 \1 _: ^9 p) n# _
2.3 线性支持向量分类机
( ? ~$ N8 V% b* q/ F% H 2.3.1 最大间隔法
9 C3 d' }' V1 z) p. J. L) ^0 P, c 2.3.2 线性支持向量分类机
" x/ c) i( S- s \第3章 线性回归机
1 [% F, Z( S7 @3 S8 t* [3.1 回归问题和线性回归问题 Q) X& `5 W# `' N% \6 S L; L
3.2 硬ε带超平面
' z1 t& D- Y$ Q( J' x B) e0 S. M 3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面
) Q G0 h$ F7 x 3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划' r9 w. b. o" G& n
3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题
2 l% a9 ^5 ~; t) h% }3.3 线性硬ε-带支持向量回归机" i5 P2 @- H9 d4 H% [) |+ w' ]
3.3.1 原始问题
, I6 j7 Q) s) B& ^ 3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系4 _+ c, e" p9 E5 w% n' I
3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机5 _$ c- t; \ r3 \4 |- D
3.4 线性ε-支持向量回归机3 _. g5 c. l" |' A- s
3.4.1 原始问题
" e6 ^ C9 h; Q0 y5 [8 L$ S 3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
$ r$ O* X t% _% ` 3.4.3 线性ε-支持向量回归机/ i, I% [# y! Q1 K, x
第4章 核与支持向量机
: E5 j$ F4 E, M" [, H4 F1 K9 y& ]2 [$ |4 y8 L4.1 从线性分划到非线性分划
- a- a( @# P2 _! z# j* _ 4.1.1 非线性分划的例子1 a( Q/ R4 D5 H; z
4.1.2 基于非线性分划的分类算法6 d2 C) r3 Y9 }4 L
4.1.3 基于非线性分划的回归算法0 S! D! w3 U" i% H$ X7 g7 ^
4.2 核函数4 h$ Y: H. ~7 |$ M
4.2.1 核函数及其特征, j. ~3 H8 k z. T( K4 w
4.2.2 核函数的判定和常用的核函数
" X3 S4 _% c! ?( O* o& g4.3 支持向量机及其性质. L m" H5 ]1 Z* \0 K% z+ e
4.3.1 支持向量分类机% P+ c' `4 J/ R3 ^0 M
4.3.2 支持向量回归机
8 r+ L: n$ \+ X% a/ f2 \6 d4.4 支持向量机中核函数的选取
3 R: @# J, A, Z; l' H 4.4.1 已知训练集时核函数的选取! i* f; P8 H! `5 r$ v- ]" F
……
! k* v% }9 B& l* f$ i3 A" z( f第5章 C-支持向量分类机的统计学基础, p4 y' z% e# N8 W) I, E8 `4 X
第6章 模型选择
6 f; A( l+ B% h0 k$ @8 ]1 M( S第7章 算法" K1 Y( O) c. a
第8章 支持向量机的变形与拓广
( ? C6 I3 p* {9 ~+ P6 `4 n6 j0 I# I参考文献9 k; h4 n7 d6 n( {
索引
3 F: v$ a0 r Z0 B# s5 \$ y2 Y+ H( a. i+ v
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& x0 E! @1 x P4 S3 T0 Q. _
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# x/ x9 [1 x: |- b& g7 n/ d( K4 V
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* B0 U! R9 J+ c6 Q
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0 S8 k' f- S% l; W& W
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狗仔卡
发表于 2011-11-4 10:28:12
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